为DNNS提供超出分销（OOD）检测对于他们在开放世界中的安全可靠运行至关重要。尽管最近的进展，但目前的作品通常会考虑ood问题中的粗粒度，这不能近似许多实际粒度的任务，其中在分布（ID）数据和OOD数据之间可以预期高粒度（例如，识别野生鸟类分类系统的新型鸟类。在这项工作中，我们首先仔细构建四种大型细粒度测试环境，其中现有方法显示出困难。我们发现当前的方法，包括在DNN培训期间包含大型/多样化异常值的方法，在宽面积上具有较差的覆盖范围，其中良好的谷物样品定位。然后，我们提出了混合异常曝光（MixoE），其通过混合ID数据和培训异常值来实现覆盖的OOD区域，并通过线性衰减将预测置信度线性衰减为从ID到OOD的输入转换来规范模型行为。广泛的实验和分析证明了Mixoe改善细粒环境中的检测的有效性。

已知现代深度神经网络模型将错误地将分布式（OOD）测试数据分类为具有很高信心的分数（ID）培训课程之一。这可能会对关键安全应用产生灾难性的后果。一种流行的缓解策略是训练单独的分类器，该分类器可以在测试时间检测此类OOD样本。在大多数实际设置中，在火车时间尚不清楚OOD的示例，因此，一个关键问题是：如何使用合成OOD样品来增加ID数据以训练这样的OOD检测器？在本文中，我们为称为CNC的OOD数据增强提出了一种新颖的复合腐败技术。 CNC的主要优点之一是，除了培训集外，它不需要任何固定数据。此外，与当前的最新技术（SOTA）技术不同，CNC不需要在测试时间进行反向传播或结合，从而使我们的方法在推断时更快。我们与过去4年中主要会议的20种方法进行了广泛的比较，表明，在OOD检测准确性和推理时间方面，使用基于CNC的数据增强训练的模型都胜过SOTA。我们包括详细的事后分析，以研究我们方法成功的原因，并确定CNC样本的较高相对熵和多样性是可能的原因。我们还通过对二维数据集进行零件分解分析提供理论见解，以揭示（视觉和定量），我们的方法导致ID类别周围的边界更紧密，从而更好地检测了OOD样品。源代码链接：https：//github.com/cnc-ood

在过去的几年中，关于分类，检测和分割问题的3D学习领域取得了重大进展。现有的绝大多数研究都集中在规范的封闭式条件上，忽略了现实世界的内在开放性。这限制了需要管理新颖和未知信号的自主系统的能力。在这种情况下，利用3D数据可以是有价值的资产，因为它传达了有关感应物体和场景几何形状的丰富信息。本文提供了关于开放式3D学习的首次广泛研究。我们介绍了一种新颖的测试床，其设置在类别语义转移方面的难度增加，并且涵盖了内域（合成之间）和跨域（合成对真实）场景。此外，我们研究了相关的分布情况，并开放了2D文献，以了解其最新方法是否以及如何在3D数据上有效。我们广泛的基准测试在同一连贯的图片中定位了几种算法，从而揭示了它们的优势和局限性。我们的分析结果可能是未来量身定制的开放式3D模型的可靠立足点。

Deep neural networks have attained remarkable performance when applied to data that comes from the same distribution as that of the training set, but can significantly degrade otherwise. Therefore, detecting whether an example is out-of-distribution (OoD) is crucial to enable a system that can reject such samples or alert users. Recent works have made significant progress on OoD benchmarks consisting of small image datasets. However, many recent methods based on neural networks rely on training or tuning with both in-distribution and out-of-distribution data. The latter is generally hard to define a-priori, and its selection can easily bias the learning. We base our work on a popular method ODIN 1 [21], proposing two strategies for freeing it from the needs of tuning with OoD data, while improving its OoD detection performance. We specifically propose to decompose confidence scoring as well as a modified input pre-processing method. We show that both of these significantly help in detection performance. Our further analysis on a larger scale image dataset shows that the two types of distribution shifts, specifically semantic shift and non-semantic shift, present a significant difference in the difficulty of the problem, providing an analysis of when ODIN-like strategies do or do not work.

即使面对分布（OOD）样本，也必须信任机器学习方法在现实世界环境中做出适当的决定。当前的许多方法只是旨在检测OOD示例并在给出未识别的输入时提醒用户。但是，当OOD样本与训练数据显着重叠时，二进制异常检测是无法解释或解释的，并且很少向用户提供信息。我们提出了一个新的OOD检测模型，随着输入变得更加模棱两可，在不同水平的粒度水平上进行预测，模型预测变得更加粗糙，更保守。考虑一个遇到未知鸟类和汽车的动物分类器。两种情况都是OOD，但是如果分类器认识到其对特定物种的不确定性太大并预测鸟类而不是将其视为OOD，则用户获得了更多信息。此外，我们在层次结构的每个级别上诊断了分类器的性能，以改善模型预测的解释性和解释性。我们证明了分层分类器对细粒和粗粒的OOD任务的有效性。

本文我们的目标是利用异质的温度缩放作为校准策略（OOD）检测。此处的异质性是指每个样品的最佳温度参数可能不同，而不是传统的方法对整个分布使用相同的值。为了实现这一目标，我们提出了一种称为锚定的新培训策略，可以估算每个样品的适当温度值，从而导致几个基准的最新OOD检测性能。使用NTK理论，我们表明该温度函数估计与分类器的认知不确定性紧密相关，这解释了其行为。与某些表现最佳的OOD检测方法相反，我们的方法不需要暴露于其他离群数据集，自定义校准目标或模型结合。通过具有不同OOD检测设置的经验研究 - 远处，OOD附近和语义相干OOD - 我们建立了一种高效的OOD检测方法。可以在此处访问代码和模型-https：//github.com/rushilanirudh/amp

准确地检测出具有不同语义和协变量转移相对于分布的数据（ID）数据的分布外（OOD）数据对于部署安全可靠的模型至关重要。当处理高度结果应用（例如医学成像，自动驾驶汽车等）时，情况尤其如此。目的是设计一个可以接受ID数据有意义变化的检测器，同时还拒绝了OOD制度的示例。在实践中，可以通过使用适当的评分函数（例如能量）来实现一致性来实现此双重目标，并校准检测器以拒绝一组策划的OOD数据（称为离群曝光或不久的OE）。尽管OE方法被广泛采用，但由于现实世界情景的不可预测性，组装代表性的OOD数据集既昂贵又具有挑战性，因此最新设计了无OE探测器的趋势。在本文中，我们做出了一个令人惊讶的发现，即控制对ID变化的概括和暴露于不同（合成）异常值的示例对于同时改善语义和模态转移检测至关重要。与现有方法相反，我们的方法样本在潜在空间中嵌入式体系，并通过负数据扩展构建异常示例。通过一项关于医学成像基准（MedMnist，ISIC2019和NCT）的严格实证研究，我们在语义和模态转移下的现有无OE，OOD检测方法上表现出显着的性能增长（AUROC中的15美元\％-35 \％$）。

已知神经网络在输入图像上产生过度自信的预测，即使这些图像不存在（OOD）样本。这限制了神经网络模型在存在OOD样本的实际场景中的应用。许多现有方法通过利用各种提示来确定OOD实例，例如在特征空间，逻辑空间，梯度空间或图像的原始空间中查找不规则模式。相反，本文提出了一种简单的测试时间线性训练（ETLT）用于OOD检测方法。从经验上讲，我们发现输入图像的概率不存在，与神经网络提取的功能令人惊讶地线性相关。具体来说，许多最先进的OOD算法虽然旨在以不同的方式衡量可靠性，但实际上导致OOD得分主要与其图像特征线性相关。因此，通过简单地学习从配对图像特征训练并在测试时间推断的OOD分数的线性回归模型，我们可以为测试实例做出更精确的OOD预测。我们进一步提出了该方法的在线变体，该变体可以实现有希望的性能，并且在现实世界中更为实用。值得注意的是，我们将FPR95从$ 51.37 \％$提高到CIFAR-10数据集的$ 12.30 \％$，最大的SoftMax概率是基本的OOD检测器。在几个基准数据集上进行的广泛实验显示了ETLT对OOD检测任务的功效。

检测到分布（OOD）数据是一项任务，它正在接受计算机视觉的深度学习领域越来越多的研究注意力。但是，通常在隔离任务上评估检测方法的性能，而不是考虑串联中的潜在下游任务。在这项工作中，我们检查了存在OOD数据（SCOD）的选择性分类。也就是说，检测OOD样本的动机是拒绝它们，以便降低它们对预测质量的影响。我们在此任务规范下表明，与仅在OOD检测时进行评估时，现有的事后方法的性能大不相同。这是因为如果ID数据被错误分类，将分布分配（ID）数据与OOD数据混合在一起的问题不再是一个问题。但是，正确和不正确的预测的ID数据中的汇合变得不受欢迎。我们还提出了一种新颖的SCOD，SoftMax信息保留（SIRC）的方法，该方法通过功能不足信息来增强基于软疗法的置信度得分，以便在不牺牲正确和错误的ID预测之间的分离的情况下，可以提高其识别OOD样品的能力。在各种成像网尺度数据集和卷积神经网络体系结构上进行的实验表明，SIRC能够始终如一地匹配或胜过SCOD的基线，而现有的OOD检测方法则无法做到。

深度神经网络对各种任务取得了出色的性能，但它们具有重要问题：即使对于完全未知的样本，也有过度自信的预测。已经提出了许多研究来成功过滤出这些未知的样本，但它们仅考虑狭窄和特定的任务，称为错误分类检测，开放式识别或分布外检测。在这项工作中，我们认为这些任务应该被视为根本存在相同的问题，因为理想的模型应该具有所有这些任务的检测能力。因此，我们介绍了未知的检测任务，以先前的单独任务的整合，用于严格检查深度神经网络对广谱的广泛未知样品的检测能力。为此，构建了不同尺度上的统一基准数据集，并且存在现有流行方法的未知检测能力进行比较。我们发现深度集合始终如一地优于检测未知的其他方法;但是，所有方法只针对特定类型的未知方式成功。可重复的代码和基准数据集可在https://github.com/daintlab/unknown-detection-benchmarks上获得。

分布（OOD）检测对于确保机器学习系统的可靠性和安全性至关重要。例如，在自动驾驶中，我们希望驾驶系统在发现在训练时间中从未见过的异常​​场景或对象时，发出警报并将控件移交给人类，并且无法做出安全的决定。该术语《 OOD检测》于2017年首次出现，此后引起了研究界的越来越多的关注，从而导致了大量开发的方法，从基于分类到基于密度到基于距离的方法。同时，其他几个问题，包括异常检测（AD），新颖性检测（ND），开放式识别（OSR）和离群检测（OD）（OD），在动机和方法方面与OOD检测密切相关。尽管有共同的目标，但这些主题是孤立发展的，它们在定义和问题设定方面的细微差异通常会使读者和从业者感到困惑。在这项调查中，我们首先提出一个称为广义OOD检测的统一框架，该框架涵盖了上述五个问题，即AD，ND，OSR，OOD检测和OD。在我们的框架下，这五个问题可以看作是特殊情况或子任务，并且更容易区分。然后，我们通过总结了他们最近的技术发展来审查这五个领域中的每一个，特别关注OOD检测方法。我们以公开挑战和潜在的研究方向结束了这项调查。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

检测到分布输入对于在现实世界中安全部署机器学习模型至关重要。然而，已知神经网络遭受过度自信的问题，在该问题中，它们对分布和分布的输入的信心异常高。在这项工作中，我们表明，可以通过在训练中实施恒定的向量规范来通过logit归一化（logitnorm）（logitnorm）来缓解此问题。我们的方法是通过分析的激励，即logit的规范在训练过程中不断增加，从而导致过度自信的产出。因此，LogitNorm背后的关键思想是将网络优化期间输出规范的影响解散。通过LogitNorm培训，神经网络在分布数据和分布数据之间产生高度可区分的置信度得分。广泛的实验证明了LogitNorm的优势，在公共基准上，平均FPR95最高为42.30％。

尽管具有明显的区分靶向分布样本的能力，但深度神经网络在检测异常分布数据方面的性能差。为了解决此缺陷，最先进的解决方案选择在离群值的辅助数据集上训练深网。这些辅助离群值的各种培训标准是根据启发式直觉提出的。但是，我们发现这些直观设计的离群训练标准可能会损害分布学习，并最终导致劣等的表现。为此，我们确定了分布不兼容的三个原因：矛盾的梯度，错误的可能性和分布变化。基于我们的新理解，我们通过调整深层模型和损耗函数的顶级设计，提出一种新的分布检测方法。我们的方法通过减少对分布特征的概率特征的干扰来实现分布兼容性。在几个基准上，我们的方法不仅可以实现最新的分布检测性能，而且还提高了分布精度。

在真实世界的机器学习应用中，可靠和安全的系统必须考虑超出标准测试设置精度的性能测量。这些其他目标包括分销（OOD）鲁棒性，预测一致性，对敌人的抵御能力，校准的不确定性估计，以及检测异常投入的能力。然而，提高这些目标的绩效通常是一种平衡行为，即今天的方法无法在不牺牲其他安全轴上的性能的情况下实现。例如，对抗性培训改善了对抗性鲁棒性，但急剧降低了其他分类器性能度量。同样，强大的数据增强和正则化技术往往提高鲁棒性，但损害异常检测，提出了对所有现有安全措施的帕累托改进是可能的。为满足这一挑战，我们设计了利用诸如分数形的图片的自然结构复杂性设计新的数据增强策略，这优于众多基线，靠近帕累托 - 最佳，并圆形提高安全措施。

It is important to detect anomalous inputs when deploying machine learning systems. The use of larger and more complex inputs in deep learning magnifies the difficulty of distinguishing between anomalous and in-distribution examples. At the same time, diverse image and text data are available in enormous quantities. We propose leveraging these data to improve deep anomaly detection by training anomaly detectors against an auxiliary dataset of outliers, an approach we call Outlier Exposure (OE). This enables anomaly detectors to generalize and detect unseen anomalies. In extensive experiments on natural language processing and small-and large-scale vision tasks, we find that Outlier Exposure significantly improves detection performance. We also observe that cutting-edge generative models trained on CIFAR-10 may assign higher likelihoods to SVHN images than to CIFAR-10 images; we use OE to mitigate this issue. We also analyze the flexibility and robustness of Outlier Exposure, and identify characteristics of the auxiliary dataset that improve performance.

在图像分类中，在检测分布（OOD）数据时发生了许多发展。但是，大多数OOD检测方法是在一组标准数据集上评估的，该数据集与培训数据任意不同。没有明确的定义``好的''ood数据集。此外，最先进的OOD检测方法已经在这些标准基准上取得了几乎完美的结果。在本文中，我们定义了2类OOD数据使用与分布（ID）数据的感知/视觉和语义相似性的微妙概念。我们将附近的OOD样本定义为感知上相似但语义上与ID样本的不同，并将样本转移为视觉上不同但在语义上与ID相似的点数据。然后，我们提出了一个基于GAN的框架，用于从这两个类别中生成OOD样品，给定一个ID数据集。通过有关MNIST，CIFAR-10/100和Imagenet的广泛实验，我们表明A）在常规基准上表现出色的ART OOD检测方法对我们提出的基准测试的稳健性明显较小。 N基准测试，反之亦然，因此表明甚至可能不需要单独的OOD集来可靠地评估OOD检测中的性能。

通过增强模型，输入示例，培训集和优化目标，已经提出了各种方法进行分发（OOD）检测。偏离现有工作，我们有一个简单的假设，即标准的离心模型可能已经包含有关训练集分布的足够信息，这可以利用可靠的ood检测。我们对验证这一假设的实证研究，该假设测量了模型激活的模型和分布（ID）迷你批次，发现OOD Mini-Batches的激活手段一直偏离培训数据的培训数据。此外，培训数据的激活装置可以从批量归一化层作为“自由午餐”中有效地计算或从批量归一化层次上检索。基于该观察，我们提出了一种名为神经平均差异（NMD）的新型度量，其比较了输入示例和训练数据的神经手段。利用NMD的简单性，我们提出了一种有效的OOD探测器，通过标准转发通道来计算神经手段，然后是轻量级分类器。广泛的实验表明，在检测精度和计算成本方面，NMD跨越多个数据集和模型架构的最先进的操作。

在值得信赖的机器学习中，这是一个重要的问题，可以识别与分配任务无关的输入的分布（OOD）输入。近年来，已经提出了许多分布式检测方法。本文的目的是识别共同的目标以及确定不同OOD检测方法的隐式评分函数。我们专注于在培训期间使用替代OOD数据的方法，以学习在测试时概括为新的未见外部分布的OOD检测分数。我们表明，内部和（不同）外部分布之间的二元歧视等同于OOD检测问题的几种不同的公式。当与标准分类器以共同的方式接受培训时，该二进制判别器达到了类似于离群暴露的OOD检测性能。此外，我们表明，异常暴露所使用的置信损失具有隐式评分函数，在训练和测试外部分配相同的情况下，以非平凡的方式与理论上最佳评分功能有所不同，这又是类似于训练基于能量的OOD检测器或添加背景类时使用的一种。在实践中，当以完全相同的方式培训时，所有这些方法的性能类似。

由于其实际重要性，在提高神经网络安全部署方面的实际重要性，最近经济分配（OOD）检测最近受到了很大的关注。其中一个主要挑战是模型往往会对OOD数据产生高度自信的预测，这在ood检测中破坏了驾驶原理，即该模型应该仅对分布式样品充满信心。在这项工作中，我们提出了反应 - 一种简单有效的技术，用于减少对数据数据的模型过度限制。我们的方法是通过关于神经网络内部激活的新型分析，其为OOD分布显示出高度独特的签名模式。我们的方法可以有效地拓展到不同的网络架构和不同的OOD检测分数。我们经验证明，反应在全面的基准数据集套件上实现了竞争检测性能，并为我们的方法进行了理论解释。与以前的最佳方法相比，在ImageNet基准测试中，反应将假阳性率（FPR95）降低25.05％。